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AWS DeepRacerで学ぶ人工知能と自律走行

自分だけのAI自動運転車を作ってみましょう！AIと強化学習について最も面白く、速く学べる講座です。本講座は、DeepRacer 韓国ランキング1位の開発者が制作しました。

（4.8）受講レビュー 41件

受講生 513名

難易度 入門

受講期間 3か月

  • AI CASTLE
DeepRacer
DeepRacer
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Autonomous Driving
Autonomous Driving
DeepRacer
DeepRacer
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Autonomous Driving
Autonomous Driving

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

양진호

100% 受講後に作成

簡単で強力な強化学習基礎固執に最高の授業です。

5.0

푸른빛

5% 受講後に作成

内容はかなり詳細で大丈夫です

5.0

우상민

100% 受講後に作成

おかげで、私が今年の卒業作品で進行する自律走行探査構造ロボットを作るのに必要な強化学習部分についてのものと、Ubuntuや必要な包括的な情報と技術を得ることができてよかったです。本当にありがとうございます。

受講後に得られること

  • 自分だけの自動運転カー作り

  • 人工知能と強化学習の原理と理解

  • パイソン プログラミング

  • AWS DeepRacer 使い方

  • 自動運転モデル開発および最適化

  • AWS DeepRacer リーグ参加および戦略

AWS DeepRacer,
韓国ランキング1位AI Castleに学びましょう！ 🚀

エイアイキャッスルは2023年DeepRacer韓国公式ランキング1位を記録しました！

AWS DeepRacerで作成
自分の人工知能自律走行車🚗

本講義では、AWS DeepRacerを活用した自律走行自動車講義で人工知能（AI）、強化学習、自律走行技術を学ぶことができます。講義がオープンした2023年5月現在、AI CastleはAWS DeepRacerリーグで韓国ランキング1位を記録中です。

レッスンでは、Pythonプログラミングトレーニングを含む、AWS DeepRacerを使用した車両制御、クラウドコンピューティングなど、さまざまなトピックについて説明します。講義を受けた後、受講生は自律走行技術の深い理解を持ち、Pythonを使った自律走行モデルの開発能力を向上させます。

AWS DeepRacer?

人工知能で自分だけの自律走行車を作れるプラットフォームです。トレーニングデータなしで複雑な行動を学習できる高度な機械学習（ML）技術である強化学習（Reinforcement learning）を適用してみることができます。

* AWS DeepRacerは有料サービスですが、初めてサインアップすると10時間のモデルトレーニング時間を無料で提供します。

こんな方におすすめですよ🙆‍♀️

人工知能と自律走行に興味のある学生と専門家

Pythonをベースに自律走行モデルを開発したい方

AWS DeepRacerのような実践環境で実力を築きたい方

実際の車を制御するためのプログラミング経験がない人

講義の特徴✨

AWS DeepRacerを活用した実践中心の構成

クラウドコンピューティングとAWSの活用方法の詳細

初心者のためのPythonプログラミングトレーニングを含める

こんなことを学びます📚

自律走行技術紹介

人工知能と強化学習理論

Pythonプログラミングの基礎

AWS DeepRacerの使い方

クラウドコンピューティングの活用

自律走行モデルの開発と最適化

AWS DeepRacer リーグ参加と戦略

eBook リリース ✨

予想される質問 Q&A 💬

Q. 非専攻者も聞ける講義ですか？

はい、非専攻者も受講できます。 Pythonのプログラミングトレーニングが含まれており、基本的なプログラミングの知識があれば受講できます。

Q. 講義を聞く前に準備すべきことはありますか？

基本的なプログラミング知識があればいいのですが、講義でPythonプログラミングを基本から説明します。したがって、特別な準備なしで講義を受講することができます。

Q. 受講内容をどのレベルまで扱いますか？

この講義は、自律走行技術と人工知能の基礎から深化まで取り上げます。 AWS DeepRacerを使用して、実際の車を制御するプロセスまで学ぶことができます。

受講前の注意事項📢

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン（OS）：Windows、macOS、LinuxなどのすべてのOSが利用可能です。
  • 使用ツール：AWS DeepRacerコンソールとAWSアカウント
  • PC仕様：インターネット接続が可能な基本仕様のPC

学習資料

  • 提供する学習資料の種類：PPT、クラウドリンク、テキスト、ソースコード、サンプルの問題など
  • 分量と容量：各セクションで学習資料を提供する

選手の知識と注意

  • 選手の知識は必要ありません。
  • 中高校レベルの数学の知識とPythonプログラミングの経験があれば、講義を聞くのに役立ちます。しかし、講義に必要な基礎内容をすべて説明するので、情熱的に受講すれば問題はありません。
  • 本講義の著作権は(株)エイアイキャッスルにあり、無断配布及び複製を禁止します。学習資料も著作権があり、個人的な学習目的以外の使用を禁じます。

AI Castleについて ✒️

こんにちは！私たちは人工知能の開発と教育を専門とする（株）AI Castleです。

本講義はAI Castleの教育チームによって制作されました。私たちの教育チームは経験豊富な開発者と教育の専門家で構成されており、実用的で革新的な人工知能技術を開発しながら幅広い教育プログラムを運営しています。これにより、個人と企業の両方に貴重なサービスを提供できます。

私たちはインターネットを通じてオフラインとオンラインコースを提供し、初心者から専門家まであらゆるレベルの学習者のためのプログラムを開発します。私たちのコースは理論と実践を専門的に組み合わせて、参加者が人工知能技術を実際の状況で適用できるようにします。

AI Castle Inc.は、国内外のお客様に最高の人工知能ソリューションと教育サービスを提供するために絶えず努力しています。私たちと将来の準備に興味がある場合は、お気軽にお問い合わせください。人工知能の世界で私たちと一緒にお招きします！

Contact

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • AIモデルが学習する原理を理解することができます。

  • AlphaGoでも使われた強化学習アルゴリズムの原理を理解します。

  • 自動運転車で使用されるカメラやLiDARなどのセンサーについて理解します。

  • AWSを通じてクラウドコンピューティングについて学び、活用できます。

  • 自動運転モデルの訓練に不可欠なPythonプログラミングの基礎スキルを習得します。

  • AWS DeepRacerリーグで優れた成果を収めるための役立つヒントと戦略を学ぶことができます。

  • 学生にワクワクするようなAIと強化学習プログラムを提供します。

前提知識、
必要でしょうか？

  • 本コースはいかなる予備知識も必要とせず、どなたでも受講可能です。

  • 本課程ではPythonの基礎文法について扱います。そのためプログラミングに関する基礎知識がなくても受講可能です。

  • AIと自動運転を学ぶことに熱意を燃やす学生なら誰でも受講できます。

こんにちは
です。

1,909

受講生

152

受講レビュー

5

回答

4.8

講座評価

3

講座

  • 株式会社AIキャッスルは、AI教育と、それを活用した大会およびイベントなどの委託運営を行っております。 ứng dụng công nghệ này..

  • お問い合わせ: contact@aicastle.com

🚀 教育、大会、イベント委託の詳細を見る

AI教育運営委託

小中高および大学、企業などを対象にAI教育を企画・運営しています。最新のAI技術トレンドを反映したカリキュラムと実習中心の教育により、参加者に有益な体験を提供します。

写真：教師研修プログラム

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AI大会運営委託 Operations

生徒たちは学んだ内容をもとに自分だけのAIプロジェクトを進め、これを大会に提出して競い合います。これを通じて、生徒たちは競争心を養い、さらには現場で求められる実務能力を身につけることができます。

写真：COSS未来自動車コンソーシアム

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AIイベント運営委託

様々なAI関連イベントを企画・運営しています。参加者が最新のAI技術を体験し、学習できる機会を提供します。

写真：DIFA AI自動運転体験ブース

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カリキュラム

全体

91件 ∙ (5時間 52分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

41件

4.8

41件の受講レビュー

  • 16279516896님의 프로필 이미지
    16279516896

    受講レビュー 1

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    簡単で強力な強化学習基礎固執に最高の授業です。

    • aicastle
      知識共有者

      こんにちは。ヤン・ジンホ。簡単で強力な強化学習基礎となるという絶賛をありがとう。たくさん手に入れたようで、とても嬉しいです。頑張ってお祝いし、ディープレーサー大会がしばしば開かれるので参加してみることもおすすめです:)

  • purun011531님의 프로필 이미지
    purun011531

    受講レビュー 2

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    5% 受講後に作成

    内容はかなり詳細で大丈夫です

    • aicastle
      知識共有者

      こんにちは。青い光。講義に満足していたようで嬉しいです。今後とも役立つ充実した講義を作るよう努めます。ありがとう:)

  • agimnns013940님의 프로필 이미지
    agimnns013940

    受講レビュー 1

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    おかげで、私が今年の卒業作品で進行する自律走行探査構造ロボットを作るのに必要な強化学習部分についてのものと、Ubuntuや必要な包括的な情報と技術を得ることができてよかったです。本当にありがとうございます。

    • aicastle
      知識共有者

      こんにちは。偶像民様。頑張おめでとうございます！必要な情報と目を得たのは本当に嬉しいです。満足のいく卒業作品が作られてほしい。ありがとう:)

  • samuel9973391님의 프로필 이미지
    samuel9973391

    受講レビュー 10

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    キャプストーン準備しながら必要だった内容でよかったです～

    • aicastle
      知識共有者

      こんにちは。 samuel997さん。満足してくれたようで嬉しいです。頑張って、プロジェクトを完成させてください。

  • coding0102981님의 프로필 이미지
    coding0102981

    受講レビュー 2

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    31% 受講後に作成

    AWS DeepRacerリーグに参加する自分がいると思います。

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    Amazonのベストセラーである<ハンズオンマシンラーニング2版>の内容を取り上げた講義です。代表的な機械学習ライラーであるサイキットランを使用して、さまざまな機械学習アルゴリズムと評価方法を学びます。また、最も有名なディープラーニングライブラーであるテンサフローとケラスを使って、人工ニューラルネットワークから強化学習まで理論と実務を固めてみます。まだすべて完了した講義ではありません。毎週1～2つの講義が追加され続ける予定です。

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    Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

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